[論文レビュー] Fault Tolerant Control of Multirotor UAV for Piloted Outdoor Flights

Arunn Narasimhan, Coen C. de Visser+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 1, 2020

Fault Detection and Control Systems被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、マルチローターUAVにおける完全なアクチュエーターフェイルセーフ後に制御可能性を維持するためのフォールトトレラント制御（FTC）アーキテクチャを提案している。この手法は、低次元ア装制御と優先順位ベースの制御割り当てを用いる。方法は、順次不飽和化を伴う疑似逆行列ベースのダイナミックインバージョンを用い、傾き優先制御割り当てを実現しており、インテル®シューティングスター™クアッドコプターを用いた屋内および屋外の手動飛行により検証された。センサはすべて機体搭載のもののみを用いた。

ABSTRACT

This paper aims to develop a Fault Tolerant Control (FTC) architecture, for the case of a damaged actuator for a multirotor UAV that can be applied across multirotor platforms based on their Attainable Virtual Control Set (AVCS). The research is aimed to study the AVCS and identify the parameters that limit the controllability of multirotor UAV post an actuator failure. Based on the study of controllability, the requirements for a FTC is laid out. The implemented control solution will be tested on a quadrotor, Intel Shooting Star UAV platform in indoor and outdoor flights using only the onboard sensors. The attitude control solution is implemented with reduced attitude control, and the control allocation is performed with pseudo-inverse based model inversion with sequential desaturation to ensure tilt priority. The model is identified with an offline Ordinary Least Squares routine and subsequently updated with the Recursive Least Squares method. An offline calibration routine is implemented to correct IMU offset distance from the centre of rotation to correct for accelerometer bias caused by the high-speed spin after failure in a quadrotor.

研究の動機と目的

• 完全なアクチュエーターフェイルセーフ後でも安全な飛行を保証する、マルチローターUAV向けフォールトトレラント制御（FTC）アーキテクチャの開発。
• 故障後における制御可能性の制限要因を特定するため、到達可能な仮想制御集合（AVCS）を分析し、特にヨー制御における物理的制約を特定すること。
• 故障後でも安定性を維持できるように、傾き制御とヨー制御を分離する低次元ア装制御定式化の実装。
• 疑似逆行列逆転に基づく順次不飽和化を用いた最適かつ実行可能な制御割り当てを実現し、特に傾き制御を優先すること。
• 故障後の高回転状態で生じる加速度計バイアスを、回転中心からのIMUオフセットを推定・補正することで効果的に補正すること。

提案手法

• 制御アーキテクチャは、ヨー制御と傾き制御を分離する低次元ア装制御定式化を用い、1つのアクチュエータが故障した後でも安定飛行を可能にする。
• 制御割り当ては、疑似逆行列に基づくモデル逆転を用い、傾き制御を推奨する順次不飽和化により実施される。
• 動的モデルは事前オフラインで通常最小二乗法（OLS）を用いて同定され、その後リアルタイム適応のためオンラインで再帰的最小二乗法（RLS）で更新される。
• オフラインでのキャリブレーションルーチンにより、回転中心からのIMUオフセットを推定・補正し、高回転時の加速度計バイアスを低減する。
• 姿勢推定は、GPSデータを組み合わせた緩い結合型拡張カルマンフィルタ（EKF）を用いた補完フィルタにより実施され、傾き推定精度が向上する。
• システムは、機体搭載センサとGPSのみを用いて、屋内ホバーフライト（最大40秒）および屋外手動飛行（最大1分38秒）でテストされた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチローターUAVの物理的設計および制御制限が、1つのアクチュエータが故障した後の到達可能な仮想制御集合（AVCS）にどのように制限を及えるか？
• RQ2 1つのローターが完全に故障した場合、特に傾き優先の条件下で、最適かつ実行可能な制御割り当て戦略は何か？
• RQ3 故障後の高回転状態で生じる加速度計バイアスは、機体搭載センサデータを用いて効果的に推定・補正できるか？
• RQ4 低次元ア装制御定式化は、アクチュエーターフェイルセーフ後の手動屋外飛行において、どれほど安定飛行を維持できるか？
• RQ5 センサ融合（補完フィルタとEKFの組み合わせ）の性能は、制御能力が低下した状態でも、高回転状態および屋外飛行条件下でどの程度持続するか？

主な発見

• AVCS解析により、1つのアクチュエータが故障した後、ヨー制御の制御可能性が顕著に制限されていることが判明し、傾き制御から分離する必要があることが示された。
• 低次元ア装制御定式化により、ヨー制御と傾き制御を分離することで、故障時における姿勢制御の維持が成功した。
• 疑似逆行列制御割り当てにおける順次不飽和化の使用により、傾き制御が優先され、アクチュエータの損失にもかかわらず実行可能な制御能力が維持された。
• RLSに基づくモデル更新により、リアルタイムでの制御精度が向上し、オフラインでOLSで同定されたモデルが制御実装に十分な正確性を示した。
• IMUオフセットキャリブレーションによる加速度計バイアス補正により、高回転状態での傾き推定精度が顕著に向上し、図38の中央値傾き値の一貫性から確認された。
• 屋外手動飛行テストでは、機体搭載センサのみを用いて、最大1分38秒にわたり安定的で直感的な制御が実現した。ドローンは慣性フレームにおいてパイロットの命令を一貫して追従した。